Pesquisadores do IFS desenvolvem software para auxiliar diagnóstico do câncer de mama
Tecnologia permitirá melhoria de imagens mamográficas a partir do uso da física, da matemática e da inteligência artificial
*Por Carole Ferreira da Cruz
Tecnologia desenvolvida pelo Instituto Federal de Sergipe (IFS) - Campus Estância, em parceria com o Campus Lagarto, permitirá a melhoria de imagens mamográficas para aprimorar o diagnóstico precoce do câncer de mama, a partir do uso de recursos da física, da matemática e da inteligência artificial. Os pesquisadores estão implementando um software que auxilia os médicos radiologistas na avaliação das mamografias a partir da combinação da Transformada de Haar, do Filtro de Difusão Anisotrópica e da linguagem de programação.
O projeto está na fase de aprimoramento e atualização do software. A próxima etapa será testar a tecnologia em algum hospital e/ou clínica, a ser definido pela equipe envolvida, formada pela coordenadora, professora Hamona Novaes dos Santos, e pelo vice-coordenador, professor André Luiz Nogueira. Os pesquisadores estão formulando ainda novos estudos na área de desenvolvimento de software, com foco em diagnóstico de Covid e câncer de cérebro, e, nesta segunda fase do projeto, devem incorporar cinco bolsista de pesquisa.
A ideia surgiu da observação de dois problemas: a dificuldade de avaliar a imagem mamográfica diante da proximidade de valores nas densidades das estruturas que formam a mama e do fato de nem sempre as imagens do exame apresentarem qualidade ideal para uma avaliação mais precisa. “Nós estudamos muito para poder contribuir, por meio do nosso trabalho, com a sociedade. Notar que o resultado da pesquisa pode melhorar a qualidade de vida da população é muito gratificante”, ressaltou Hamona.
A professora ressalta ainda a importância dos bolsistas que estiveram envolvidos na primeira etapa da pesquisa. “Ressalto que, nesse processo, vários foram os estudantes que contribuíram com o projeto, tendo a oportunidade de aprender na prática vários conceitos e ferramentas estudados em sala de aula, além de adquirir conhecimentos na área de programação. Participar da formação desses alunos, demonstrando na prática a importância da ciência e saber que esses profissionais estão chegando no mercado de trabalho com essa consciência, nos deixa muito felizes”, destacou.
Câncer de mama
A mamografia é o exame mais eficaz da atualidade para detecção de tumores em estágio inicial, mas a pequena diferença entre as densidades de tecido mamário e suas estruturas dificulta a interpretação e a confecção de laudos pelos radiologistas. A situação se agrava quando a imagem não apresenta boa resolução e fica com a qualidade comprometida, o que obriga o paciente a refazer o exame, ou seja, a ter que se submeter a nova exposição à radiação.
O câncer de mama é o segundo de maior incidência entre as mulheres de todo o mundo e o primeiro no Brasil. De acordo com prognóstico do Instituto Nacional do Câncer (INCA), o país deve ter 73.610 mil novos casos registrados em 2024. Os números assustam e mostram como é de fundamental importância a prevenção por meio do diagnóstico precoce. A recomendação dos especialistas é que a mamografia seja feita anualmente entre 40 e 49 anos e a cada dois anos dos 50 aos 69 anos. O histórico familiar e outros fatores de predisposição podem exigir mudanças nessa conduta.
Egresso do curso de Engenharia Civil do Campus Estância e integrante da primeira fase do projeto, Saulo Rodrigo Nascimento Sousa considerou a experiência um marco na sua formação. “Esse foi meu primeiro projeto de pesquisa e achei o objetivo muito relevante: o de melhorar as imagens de mamografia para ajudar a dar um diagnóstico mais preciso aos exames. Aprendi sobre coisas que, apesar de não fazerem parte da minha área de formação, foram muito interessantes. Imagino como deve ser doloroso para uma pessoa receber um exame com um falso positivo ou negativo”, observou.
Sobre a tecnologia
A Transformada Wavelet de Haar é uma ferramenta matemática aplicada na compressão de dados, no processamento e na análise de sinais, enquanto o Filtro de Difusão Anisotrópica permite a extração de possíveis ruídos contidos em imagens retiradas do banco de dados Digital Database for Screening Mammograph, implementados na plataforma MATlab
A partir do uso combinado dessas técnicas com a Inteligência Artificial é possível desenvolver um software que auxilie os radiologistas na avaliação de exames mamográficos. Por sua acessibilidade e versatilidade, a aplicação da transformada wavelets tem se destacado em vários domínios como engenharia, física, matemática, computação gráfica, medicina, biologia e processamento de imagens digitais.
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